La inteligencia artificial mejorará el pronóstico y tratamiento de enfermedades autoinmunes

Un nuevo algoritmo avanzado de inteligencia artificial (IA) podría conducir a predicciones más precisas y tempranas, así como al desarrollo de nuevos tratamientos para enfermedades autoinmunes, en las que el sistema inmunológico ataca por error a las propias células y tejidos sanos del cuerpo. El algoritmo analiza el código genético subyacente a estas afecciones para modelar con mayor precisión cómo se expresan y regulan los genes asociados con enfermedades autoinmunes específicas, y para identificar genes de riesgo adicionales.

El trabajo, desarrollado por un equipo de investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Pensilvania, supera las metodologías existentes e identificó un 26% más de nuevas asociaciones entre genes y rasgos, informan los investigadores. Su trabajo fue publicado hoy en Nature Communications.

"Todos tenemos mutaciones en nuestro ADN y necesitamos comprender cómo cualquiera de estas mutaciones puede afectar la expresión de genes relacionados con enfermedades para que podamos predecir el riesgo de enfermedad desde el principio. Esto es especialmente importante para las enfermedades autoinmunes". Afirmó Dajiang Liu, profesor distinguido, vicepresidente de investigación y director de inteligencia artificial e informática biomédica de la Facultad de Medicina de la Universidad de Pensilvania y coautor del estudio.

“Si un algoritmo de IA puede predecir con mayor precisión el riesgo de enfermedad, eso significa que podemos intervenir antes”.

Genética y desarrollo de enfermedades

La genética a menudo es la base del desarrollo de enfermedades. Las variaciones en el ADN pueden afectar la expresión genética, que es el proceso mediante el cual la información del ADN se convierte en productos funcionales como las proteínas. La fuerza o la débil expresión de un gen puede influir en el riesgo de enfermedad.

Los estudios de asociación de todo el genoma (GWAS), un enfoque popular en la investigación de genética humana, pueden identificar regiones del genoma asociadas con una enfermedad o rasgo particular, pero no pueden identificar genes específicos que influyen en el riesgo de enfermedad. Es similar a compartir tu ubicación con un amigo, pero sin realizar ajustes en tu teléfono inteligente: la ciudad puede ser obvia, pero la dirección está oculta.

Los métodos existentes también están limitados en el detalle del análisis. La expresión genética puede ser específica de ciertos tipos de células. Si el análisis no distingue entre diferentes tipos de células, los resultados pueden pasar por alto relaciones reales de causa y efecto entre las variantes genéticas y la expresión genética.

Método EXPRESSO

El método del equipo, llamado EXPRESSO (EXpression PREdiction with Summary Statistics Only), utiliza un algoritmo de inteligencia artificial más avanzado y analiza datos de firmas de expresión cuantitativa de células mononucleares que vinculan variantes genéticas con los genes que regulan.

También integra datos genómicos 3D y epigenética, que mide cómo el medio ambiente puede modificar los genes para influir en las enfermedades. El equipo aplicó EXPRESSO a conjuntos de datos GWAS para 14 enfermedades autoinmunes, incluidas lupus, enfermedad de Crohn, colitis ulcerosa y artritis reumatoide.

"Con este nuevo método, pudimos identificar muchos más genes de riesgo para enfermedades autoinmunes que realmente tienen efectos específicos de tipo celular, lo que significa que solo afectan a un determinado tipo de célula y no a otras", afirmó Bibo Jiang, profesor asistente. De la Facultad de Medicina de la Universidad de Pensilvania y autor principal del estudio.

Posibles aplicaciones terapéuticas

El equipo utilizó esta información para identificar posibles terapias para enfermedades autoinmunes. Actualmente, afirman, no existen buenas opciones de tratamiento a largo plazo.

"La mayoría de los tratamientos tienen como objetivo aliviar los síntomas en lugar de curar la enfermedad. Esto es un dilema, sabiendo que las enfermedades autoinmunes requieren un tratamiento a largo plazo, pero los tratamientos existentes a menudo tienen efectos secundarios tan malos que no pueden usarse a largo plazo. Sin embargo,, la genómica y la IA ofrecen un camino prometedor para desarrollar nuevas terapias", afirmó Laura Carrel, profesora de bioquímica y biología molecular de la Facultad de Medicina de la Universidad de Pensilvania y coautora del estudio.

El trabajo del equipo ha señalado compuestos farmacológicos que pueden revertir la expresión genética en tipos de células asociadas con enfermedades autoinmunes, como la vitamina K para la colitis ulcerosa y metformina, que generalmente recetado para diabetes tipo 2, para diabetes tipo 1. Estos medicamentos, ya aprobados por la Administración de Medicamentos y Alimentos de EE. UU. (FDA) como seguros y eficaces para tratar otras enfermedades, podrían potencialmente reutilizarse.

El equipo de investigación está trabajando con colegas para probar sus hallazgos en el laboratorio y, eventualmente, en ensayos clínicos.

Lida Wang, estudiante de doctorado en el programa de bioestadística, y Chakrit Khunsriraksakul, que recibió su doctorado en bioinformática y genómica en 2022 y su título de médico en mayo en la Universidad de Pensilvania, dirigieron el estudio. Otros autores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Pensilvania incluyen a Havell Marcus, que está cursando un doctorado y un título en medicina; Deyi Chen, estudiante de doctorado; Fan Zhang, estudiante de posgrado; y Fang Chen, becario postdoctoral. Xiaowei Zhang, profesor asistente del Centro Médico Southwestern de la Universidad de Texas, también se unió al trabajo.